표제지
국문초록
목차
Ⅰ. 서론 10
1. 연구의 배경 및 목적 10
Ⅱ. 이론적 배경 13
1. 금융 앱 리뷰 분석 동향 및 선행 연구 분석 13
2. 토픽 모델링(LDA) 15
Ⅲ. 연구 방법 17
1. 분석 대상 선정 및 데이터 수집 17
2. 분석 방법 18
Ⅳ. 연구 결과 21
1. 토픽 모델링 결과 21
가. 국내 은행사(국민은행, 신한은행, 카카오뱅크) 21
나. 미국 은행사(BoA, Chase, Capital One) 24
2. 평점 비율 비교 분석 결과 27
가. 국내 은행사(국민은행, 신한은행, 카카오뱅크) 27
나. 미국 은행사(BoA, Chase, Capital One) 30
3. 한·미 은행 비교 분석 및 결과 34
Ⅴ. 결론 38
1. 연구 요약 38
2. 한계점 및 향후 연구 40
참고문헌 41
Abstract 43
〈표-1〉 선행연구별 연구방법 정리 13
〈표-2〉 수집한 리뷰 데이터의 개수 17
〈표-3〉 토픽모델링을 활용하여 나온 은행별 토픽 및 유사 주제별 그룹화 20
〈표-4〉 수집한 리뷰 데이터의 평점, 긍부정 리뷰 비율 35
〈그림-1〉 2020~2022년 은행별 수도권 점포 수 증감 추이 (금융감독원) 10
〈그림-2〉 국민은행 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 21
〈그림-3〉 신한은행 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 22
〈그림-4〉 카카오뱅크 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 23
〈그림-5〉 BoA 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 24
〈그림-6〉 Chase 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 25
〈그림-7〉 Capital One 코로나 전후 그룹별 변화 그래프 26
〈그림-8〉 국민은행 그룹별 평점 비율 비교 27
〈그림-9〉 신한은행 그룹별 평점 비율 비교 28
〈그림-10〉 카카오뱅크 그룹별 평점 비율 비교 29
〈그림-11〉 BoA 그룹별 평점 비율 비교 30
〈그림-12〉 Chase 그룹별 평점 비율 비교 31
〈그림-13〉 Capital One 그룹별 평점 비율 비교 32
〈그림-14〉 한·미 은행사별 토픽 모델링 결과 34
〈그림-15〉 한·미 사용자 평가 그룹 코로나 전후 평점 비율 비교 37
〈그림-16〉 한·미 기능적 측면 그룹 코로나 전후 평점 비율 비교 37
〈그림-17〉 한·미 앱 엑세스 제어 그룹 코로나 전후 평점 비율 비교 37